纹理信息在遥感影像分类中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 综述 | 第7-14页 |
| ·影像纹理分析研究现状和趋势 | 第7-11页 |
| ·影像分类技术的研究现状与趋势 | 第11-13页 |
| ·本次研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 第二章 研究区概况及研究资料 | 第14-16页 |
| ·研究区概况 | 第14页 |
| ·资料收集和分析 | 第14-16页 |
| 第三章 研究方法、技术路线 | 第16-17页 |
| 第四章 遥感影像预处理 | 第17-23页 |
| ·几何校正 | 第17-18页 |
| ·影像融合 | 第18-20页 |
| ·主成分变换 | 第20-21页 |
| ·植被指数提取 | 第21-23页 |
| 第五章 影像纹理信息提取 | 第23-36页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第23-28页 |
| ·灰度共生矩阵的统计学原理 | 第23-24页 |
| ·图像纹理测度 | 第24页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理计算方法 | 第24-25页 |
| ·问题与讨论 | 第25-28页 |
| ·基于小波的图像纹理信息提取 | 第28-33页 |
| ·小波变换的数学原理 | 第28-29页 |
| ·小波纹理特征提取的步骤 | 第29页 |
| ·问题与讨论 | 第29-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·波段组合评价 | 第33-36页 |
| 第六章 遥感影像分类 | 第36-48页 |
| ·分类类别和训练区的选择 | 第36-37页 |
| ·最大似然分类 | 第37-39页 |
| ·面向对象分类 | 第39-47页 |
| ·图像分割 | 第41-42页 |
| ·类层级结构的确定 | 第42页 |
| ·面向对象中的监督分类 | 第42页 |
| ·基于监督分类结果的融和 | 第42-43页 |
| ·基于知识的模糊分类 | 第43-45页 |
| ·面向对象分类的结果 | 第45-47页 |
| ·误差分析和精度评价 | 第47-48页 |
| 第七章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·问题 | 第48-49页 |
| ·创新点 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附1: MATLAB小波纹理提取程序部分代码 | 第56-58页 |
| 详细摘要 | 第58-60页 |
